心脏功能的综合血流动力学指标及其与临床结局的关联

《JACC: Advances》：Integrated Hemodynamic Measures of Cardiac Function and Association With Clinical Outcomes

　　奥马尔·K·特拉德（Omar K. Trad）|朱希·K·帕雷克（Juhi K. Parekh）|莉亚·B·科西亚科夫斯基（Leah B. Kosyakovsky）|路易莎·蒙西（Louisa Mounsey）|尤金·V·波梅兰采夫（Eugene V. Pomerantsev）|迈克尔·H·皮卡德（Michael H. Picard）|帕布罗·A·昆特罗·平松（Pablo A. Quintero Pinzon）|马尔瓦·萨贝（Marwa Sabe）|E·威尔逊·格兰丁（E. Wilson Grandin）|亚瑟·R·加拉恩（Arthur R. Garan）|詹妮弗·E·霍（Jennifer E. Ho）
美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院

**摘要**
主动脉脉动指数（API）和心脏功率输出（CPO）与心源性休克患者的死亡率密切相关，但它们与其他心血管疾病患者的预后关联尚不清楚。

**研究目的**
本研究旨在探讨API和CPO与医院心血管疾病队列中临床结局的关联。

**研究方法**
我们使用了一个基于医院的纵向观察性队列，这些患者均接受了右心导管插入术。我们计算API = 主动脉脉压/肺毛细血管楔压，以及CPO = （心输出量 × 平均动脉压）/ 451。我们采用多变量Cox模型来分析API和CPO四分位数与全因死亡率、主要不良心血管事件（MACE）和心力衰竭住院（HFH）之间的关联。

**研究结果**
共有4,278名患者（平均年龄64 ± 11岁，36.5%为女性，35.3%有心力衰竭史）参与了研究。在平均7 ± 3.2年的随访期间，共有1,552例死亡、1,429例MACE和991例HFH。API最低四分位数的患者死亡风险是最高四分位数的两倍（HR：2.06；95% CI：1.71-2.47），MACE风险接近两倍（HR：1.94；95% CI：1.65-2.30），HFH风险接近三倍（HR：2.82；95% CI：2.31-3.45）（所有P < 0.001）。同样，CPO最低四分位数的患者死亡风险（HR：1.25；95% CI：1.08-1.46）、MACE风险（HR：1.51；95% CI：1.29-1.78）和HFH风险（HR：1.90；95% CI：1.57-2.30）也高于最高四分位数（所有P < 0.005）。

**结论**
尽管较低的API和CPO是心源性休克患者的已知预后指标，但这些发现支持它们在更广泛的心血管疾病中的实用性。
晚期心力衰竭（HF）患者的预后较差，中位生存期为6至12个月。准确评估风险对于指导临床决策至关重要，尤其是在确定是否需要高级治疗时。传统上，HF的预后评估依赖于临床特征和指标，如心输出量（CO）和肺毛细血管楔压（PCWP）。虽然这些标准指标提供了有用信息，但它们往往无法完全反映HF的复杂性，尤其是在病情严重或晚期的患者中。最近针对晚期HF和心源性休克患者的研究考察了综合血流动力学指标（包括API和CPO），并证明其与临床和传统血流动力学指标相比具有额外的预后价值。这些指标来源于右心导管插入术（RHC）期间的侵入性测量，每个指标都反映了心脏生理学的不同方面。鉴于其独特的构建方法和已证实的预后潜力，人们越来越关注其在非终末期心脏病患者中的应用。例如，尽管CPO主要在心源性休克患者中得到应用，但新兴研究开始探索其在慢性HF患者和门诊患者中的作用。尽管这些指标主要在晚期HF和心源性休克患者中进行了研究，但其在更广泛的心血管疾病患者群体中的应用和预后意义仍不明确。我们试图在一个基于医院的队列中研究这些综合指标，以确定API和CPO与心血管疾病各临床结局的关联。具体来说，我们描述了API和CPO的临床和超声心动图相关因素，并分析了它们与全因死亡率、主要不良心血管事件（MACE）和心力衰竭住院的关联。我们假设较低的API和CPO与全因死亡率、MACE和HF住院的风险增加有关。

**研究方法**
我们使用了一个基于医院的纵向观察性队列，这些患者于2005年1月至2016年12月期间在马萨诸塞州总医院（Massachusetts General Hospital）接受了临床指征的RHC。对于多次接受RHC的患者，本研究仅使用首次RHC的数据。队列涵盖了广泛的患者群体，排除了重症患者。排除那些在RHC当天发生急性心肌梗死（MI）、RHC后24小时内发生心脏骤停或休克、需要机械通气、使用主动脉内球囊泵、有心脏或肺移植史、有瓣膜置换史或正在接受透析的患者后，样本中剩余8,285人。进一步排除了关键血流动力学参数缺失（n = 3,924）或随访缺失（n = 83）的患者，最终得到4,278名患者。该研究获得了Mass General Brigham and Beth Israel Deaconess Medical Center机构审查委员会的批准。

**数据收集**
人口统计学和临床特征数据来自RHC时的医疗记录，包括年龄、性别、体重指数（BMI）、高血压、糖尿病、既往MI史、既往HF史、既往肺病史和高脂血症。收集了RHC前后1年内的超声心动图数据（n = 2,888人）。

**血流动力学参数**
RHC期间记录的血流动力学参数包括收缩压和舒张压（BP）、平均右心房压、肺动脉收缩压和舒张压以及平均PCWP。如果无法进行热稀释法，则使用Fick公式计算CO和心脏指数（n = 261，占总样本的6%）。API计算为主动脉脉压/PCWP，CPO计算为：（CO × 平均动脉压）/ 451。

**随访**
RHC后对患者进行了纵向随访，主要结局为全因死亡率，次要结局包括MACE和HFH的发生。所有结局均来自医疗记录。MACE定义为HF住院、急性MI、脑血管事件或短暂性脑缺血发作的发生。既往HF的诊断基于RHC时的个体临床病史。每位患者的随访期定义为从RHC到事件发生的时间或医疗记录中记录的最后一次就诊时间，以较早者为准。

**统计分析**
使用API和CPO四分位数总结基线特征，包括平均值±标准差、中位数及第25和第75百分位数（Q1, Q3）或计数（百分比）。API和CPO四分位数之间的差异通过卡方检验、单因素方差分析（ANOVA）或Kruskal-Wallis检验进行评估。为了限制极端值的影响，API和CPO的最大值被设定为其平均值的5个标准差以上（高值的0.01%被设定为上限：API 27.7，CPO 2.74）。由于分布偏斜，API和CPO均进行了自然对数转换（LN），效应大小以每1个标准差的增加表示。

**临床和超声心动图相关因素**
我们使用年龄和性别调整的线性回归模型分析了API和CPO的横断面临床相关因素。然后，我们分析了API和CPO与临床结局（包括全因死亡率、MACE和HFH）的关联。首先，我们绘制了API和CPO四分位数与各临床结局的Kaplan-Meier曲线，并使用对数秩检验比较了各四分位数之间的差异。接着，我们使用多变量Cox模型调整了非致命结局的竞争风险，首先考虑了年龄和性别，还考虑了BMI、高血压、糖尿病、阻塞性睡眠呼吸暂停、既往MI和既往HF等因素，结果以HR和95%置信区间（CI）表示。我们使用Schoenfeld残差检验了比例风险假设，并在API分析中加入了时间变化协变量，以处理轻微的比例风险违规情况。在探索性分析中，我们根据是否存在既往HF、住院与门诊状态以及左心室射血分数（LVEF）≥50% vs <50%的情况分别分析了主要模型。最后，我们使用Uno的C统计量比较了API、CPO及其组合在预测整个随访期间感兴趣的临床结局方面的相对性能。为了处理多重比较，我们应用了Bonferroni校正（6个预测因子×3个结局），得出P值<0.008（0.05/6）视为统计学显著，P值<0.05视为提示性显著。所有分析均使用STATA（版本19.5；StataCorp，2025）和SAS软件（版本9.4；SAS Institute Inc., 2023）进行。

**研究结果**
共有4,278名患者参与研究，平均年龄64 ± 11岁，36.5%为女性，85.5%为白人。在整个样本中，71.9%患有高血压，28.5%患有糖尿病，22.4%有既往MI史，35.3%有既往HF史，17.0%有既往肺病史。API的中位数（Q1, Q3）为4.29（2.74, 6.56），CPO的中位数（Q1, Q3）为0.94 W（0.74, 1.17）。

**API和CPO与临床合并症及超声心动图指标的关联**
表1显示了API和CPO四分位数之间的基线特征差异。API最低四分位数的患者相对最高四分位数患者更年轻（62 ± 12岁 vs 68 ± 9岁），男性比例更高（73.9% vs 57.8%），BMI也更高（30.4 ± 7.3 kg/m2 vs 27.6 ± 5.6 kg/m2）。相比之下，CPO最低四分位数的患者相对最高四分位数患者年龄更大（68 ± 10岁 vs 63 ± 11岁），女性比例更高（47.2% vs 28.0%），BMI更低（26.6 ± 5.6 kg/m2 vs 32.4 ± 7.2 kg/m2）。在API和CPO两组中，最低四分位数的患者高血压发生率较低，既往HF史更常见。

**表1.**临床、血流动力学和超声心动图特征按API和CPO四分位数划分

**临床变量**
- 年龄（岁）：62 ± 12a, 65 ± 11, 66 ± 10, 68 ± 9, 68 ± 10a, 67 ± 11, 65 ± 11, 63 ± 11
- 种族（n%）：白人 877 (82), 918 (86), 927 (87), 935 (87), 869 (81), 934 (87), 925 (86), 929 (87)
- 黑人 46 (4), 27 (3), 33 (3), 27 (3), 29 (3), 33 (3), 37 (3), 34 (3)
- 其他 87 (8), 65 (6), 61 (6), 58 (5), 93 (9), 55 (5), 61 (6), 62 (6)

**男性比例（n%）**：791 (74)a, 684 (64), 625 (59), 618 (58), 565 (53)a, 666 (62), 717 (67), 770 (72)
- BMI（kg/m2）：30.4 ± 7.3a, 30.4 ± 6.7, 29.2 ± 6.2, 27.6 ± 5.6, 26.6 ± 5.6a, 28.6 ± 5.9, 30.0 ± 6.1, 32.4 ± 7.2
- 高血压（n%）：673 (63)a, 781 (73), 791 (74), 832 (78), 695 (65)a, 778 (73), 784 (73), 820 (77)
- 高脂血症（n%）：717 (76)a, 788 (81), 799 (81), 849 (83), 745 (77)a, 799 (811), 788 (80), 821 (83)
- 糖尿病（n%）：288 (27), 328 (31), 308 (29), 295 (28), 255 (24)a, 292 (27), 319 (30), 353 (33)
- 既往心肌梗死（n%）：227 (21), 263 (25), 218 (20), 252 (24), 282 (26)a, 262 (25), 213 (20), 203 (19)
- 既往心力衰竭（n%）：543 (51)a, 418 (39), 309 (29), 240 (22), 490 (46)a, 400 (37), 324 (30), 296 (28)
- 既往肺部疾病（n%）：164 (15), 177 (17), 182 (17), 203 (19), 186 (17), 191 (18), 172 (16), 177 (17)

**血流动力学参数**
- API（中位数（Q1, Q3）：1.94 (1.39, 2.34)a, 3.47 (3.11, 3.86), 5.29 (4.75, 5.88), 9.00 (7.50, 11.7), 3.37 (2.10, 5.70)a, 4.30 (2.76, 6.50), 4.61 (2.96, 7.00), 4.69 (3.22, 6.79)
- CPO（W，中位数（Q1, Q3）：0.84 (0.7, 1.1), 0.95 (0.8, 1.2), 0.98 (0.8, 1.2), 0.99 (0.8, 1.2), 0.62 (0.5, 0.7)a, 0.84 (0.8, 0.9), 1.04 (1.0, 1.1), 1.37 (1.3, 1.6)
- 收缩压（mm Hg）：111 ± 19a, 125 ± 22, 132 ± 23, 139 ± 25, 112 ± 21a, 124 ± 21, 131 ± 22, 141 ± 24
- 舒张压（mm Hg）：69 ± 13a, 65 ± 12, 64 ± 12, 62 ± 13, 57 ± 13a, 63 ± 11, 67 ± 11, 73 ± 11
- 右心房平均压（mm Hg）：11 ± 5a, 9 ± 4, 6 ± 3, 4 ± 3, 7 ± 4, 7 ± 4, 8 ± 4
- 肺动脉收缩压（mm Hg）：50 ± 15a, 42 ± 14, 35 ± 11, 30 ± 10, 41 ± 17a, 38 ± 14, 38 ± 14, 39 ± 13
- 肺动脉舒张压（mm Hg）：22 ± 8a, 16 ± 7, 13 ± 6, 9 ± 5, 15 ± 8, 15 ± 8, 15 ± 8
- 心输出量（L/min）：4.88 ± 1.7a, 5.24 ± 1.6, 5.35 ± 1.5, 5.24 ± 1.4, 3.66 ± 0.8a, 4.63 ± 0.6, 5.45 ± 0.8, 6.95 ± 1.5
- 心指数（L/m2）：2.35 ± 0.7a, 2.57 ± 0.7, 2.71 ± 0.7, 2.74 ± 0.6, 2.00 ± 0.4a, 2.38 ± 0.4, 2.71 ± 0.5, 3.27 ± 0.7

**超声心动图参数**
- LVEF（%，中位数（Q1, Q3）：39 (24, 62)a, 58 (39, 68), 62 (46, 70), 63 (51, 70), 47 (27, 65)a, 57 (35, 68), 60 (42, 68), 63 (45, 70)
- LVEDD（mm）：54 ± 10a, 50 ± 8, 48 ± 8, 47 ± 8, 50 ± 10, 50 ± 10, 49 ± 8
- LVMI（g/m2，中位数（Q1, Q3）：110 (91, 137)a, 106 (87, 129), 100 (82, 125), 98 (79, 121), 106 (86, 131)a, 107 (85, 131), 102 (83, 123), 104 (86, 126)
- 左心房直径（mm）：47 ± 7a, 44 ± 6, 43 ± 7, 41 ± 6, 44 ± 7, 44 ± 6

**注：** 除非另有说明，否则数值为平均值±标准差。API和CPO四分位数分别使用ANOVA（对于正态分布的变量）或Kruskal-Wallis检验（对于非正态分布的变量）进行比较。API = 主动脉脉动指数；BMI = 体重指数；BP = 血压；CPO = 心脏功率输出；LA = 左心房；LV = 左心室；LVEDD = 左心室舒张末期直径；LVEF = 左心室射血分数；LVMI = 左心室质量指数；MI = 心肌梗死；PA = 肺动脉；PCWP = 肺毛细血管楔压；RA = 右心房。

**P< 0.05** 在每组的Q1列中标识。高脂血症的样本量为3,922。

关于超声心动图数据，在API和CPO组中，最低四分位数与最高四分位数相比，LVEF降低（API组为39% vs 63%，CPO组为47% vs 63%）和LV质量指数增加（API组为110 g/m2 vs 98 g/m2，CPO组为106 g/m2 vs 104 g/m2）。API组最低四分位数与最高四分位数相比，左心室舒张末期直径（54 ± 10 mm vs 47 ± 8 mm）和左心房直径（47 ± 7 mm vs 41 ± 6 mm）也更大，而在CPO组中这些值在各四分位数之间相似。

在API和CPO组中，最低四分位数的个体通常具有较差的侵入性血流动力学指标。然而，API和CPO四分位数之间的主要差异主要反映在各自的方程式中的血流动力学指标上。例如，API最低四分位数的患者PCWP较高（24 ± 7 mm Hg），而CPO最低四分位数的患者PCWP较低（17 ± 8 mm Hg）；API最低四分位数的患者心指数较低（2.00 L/m2），而CPO最低四分位数的患者心指数较高（2.35 L/m2）。

接下来，我们在年龄和性别调整的分析中研究了API和CPO的临床相关性（表2，补充图1）。无高血压和既往心力衰竭史与较低的API和CPO相关。此外，我们发现年轻、男性性别和较高的BMI都与较低的API相关（P < 0.001）。相反，年龄较大、女性性别、较低的BMI、既往心肌梗死和无糖尿病都与较低的CPO相关（P < 0.001）。这些关联在调整了所有临床变量的多变量模型中仍然显著（补充表1）。在检查超声心动图数据时，关联的方向是一致的，较大的左心室舒张末期直径、LV质量指数和左心房直径与较低的API和CPO相关（P< 0.05）。在二次分析中，我们按LVEF（≥50% vs <50%）和既往心力衰竭的存在进行分层，发现API和CPO的临床相关性大致相似（补充表2a和2b）。

**表2. LN（API）和LN（CPO）的横断面临床和超声心动图相关性**
| 临床相关性 | API | CPO |
|---------|------|------|
| 年龄 | 0.21 (0.01) | <0.001 |
| 女性 | 0.28 (0.03) | <0.001 |
| 体重指数 | ?0.15 (0.01) | <0.001 |
| 高血压 | 0.18 (0.03) | <0.001 |
| 糖尿病 | ?0.04 (0.03) | 0.25 |
| 既往心肌梗死 | ?0.01 (0.04) | 0.75 |
| 既往心力衰竭 | ?0.51 (0.03) | <0.001 |
| 既往肺部疾病 | 0.02 (0.03) | 0.55 |
| 左心室射血分数 | 0.33 (0.02) | <0.001 |
| 左心室舒张末期直径 | ?0.30 (0.02) | <0.001 |
| 左心室质量指数 | ?0.14 (0.02) | <0.001 |
| 左心房直径 | ?0.30 (0.02) | <0.001 |

模型调整了性别和年龄。Beta估计（SE）表示连续预测因子每增加1个标准差或二分预测因子存在与否时，自然对数转换后的API或CPO的变化标准差单位。超声心动图变量的样本量包括LVEF n = 2,877, LVEDD n = 2,888, LV质量指数 n = 2,851, 左心房直径 n = 1,723。

**API和CPO与不良临床结果的关联**
在8.1年（4.7, 11.1年）的中位随访期间，共有1,552例死亡、1,429例主要不良心血管事件（MACE）和991例心力衰竭住院（表3）。在1,429例MACE中，有991例心力衰竭住院，456例事件被归类为短暂性脑缺血发作或脑血管意外，294例急性心肌梗死，一些患者有多个事件。Kaplan-Meier无事件生存曲线显示，每个API和CPO四分位数的个体发生不良事件的风险最高（所有P < 0.001）。当比较高（高于中位数）和低（低于中位数）API和CPO组合时，一致的高组生存率最好，低组生存率最差（补充图2）。

**表3. API和CPO与临床结果的关联（包括死亡、MACE和心力衰竭住院）**
| API/CPO | HR（95% CI） | P值 |
|---------|-----------|---------|
| 全样本 | 0.77 (0.72, 0.82) | <0.001 |
| 有既往心力衰竭的患者 | 0.84 (0.76, 0.92) | <0.001 |
| 无既往心力衰竭的患者 | 0.69 (0.63, 0.75) | <0.001 |
| MACE | 0.76 (0.71, 0.80) | <0.001 |
| 有既往心力衰竭的患者 | 0.79 (0.72, 0.86) | <0.001 |
| 无既往心力衰竭的患者 | 0.74 (0.68, 0.81) | <0.001 |
| 心力衰竭住院 | 0.64 (0.60, 0.69) | <0.001 |
| 有既往心力衰竭的患者 | 0.70 (0.64, 0.78) | <0.001 |
| 无既往心力衰竭的患者 | 0.59 (0.53, 0.66) | <0.001 |

HR表示自然对数转换后的API或CPO每增加1个标准差的风险。分析包括n = 1,510例有既往心力衰竭的个体和n = 2,768例无既往心力衰竭的个体。多变量模型调整了性别、年龄、体重指数、高血压、糖尿病、阻塞性睡眠呼吸暂停、既往心肌梗死和慢性肺部疾病。

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**图1. 根据API和CPO四分位数的Kaplan-Meier无事件生存曲线**
Kaplan-Meier无事件生存曲线显示，API和CPO四分位数的死亡（A和B）和MACE（C和D）。死亡的中位数（Q1, Q3）时间为8.1年（4.7, 11.1年），MACE的中位数（Q1, Q3）时间为4.0年（0.5, 8.0年）。API = 主动脉脉动指数；CPO = 心脏功率输出；K-M = Kaplan-Meier；MACE = 主要不良心血管事件。

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**中央插图：** 心脏功能的综合血流动力学测量及其与临床结果的关联
综合血流动力学测量API和CPO与未来心力衰竭住院相关。心力衰竭住院的中位数（Q1, Q3）时间为4.5年（0.9, 8.6年）。API = 主动脉脉动指数；CO = 心输出量；CPO = 心脏功率输出；DBP = 舒张压；HF = 心力衰竭；MACE = 主要不良心血管事件；MAP = 平均动脉压；PCWP = 肺毛细血管楔压；SBP = 收缩压。

在多变量Cox模型中，我们发现较低的API与全因死亡率、MACE和心力衰竭住院显著相关。具体来说，API降低1个标准差与死亡率增加29.9%（HR: 0.77；95% CI: 0.72-0.82）、MACE增加31.6%（HR: 0.76；95% CI: 0.71-0.80）和心力衰竭住院增加56.3%（HR: 0.64；95% CI: 0.60-0.69）相关。同样，CPO降低1个标准差也与较差的结果相关，包括死亡率增加11.1%（HR: 0.90；95% CI: 0.85-0.96）、MACE增加17.6%（HR: 0.85；95% CI: 0.80-0.90）和心力衰竭住院增加29.9%（HR: 0.77；95% CI: 0.60-0.69），所有P< 0.001。

在按有无既往心力衰竭患者进行的探索性分析中，API和CPO与所有3种临床结果的关联相似且具有统计学意义（P < 0.001），除了CPO与有既往心力衰竭患者的全部原因死亡率关联（HR: 0.94；95% CI: 0.87-1.02；P = 0.15）。在按住院和门诊状态进行的探索性分析中，API与不良结果的关联在住院和门诊RHC患者中相似。相比之下，尽管CPO与不良结果的关联在门诊RHC患者中仍然显著，但在住院RHC患者中这些关联减弱（补充表5）。在分析LVEF ≥50%和<50%的患者时（n = 2,877，占总样本的67.3%），我们发现API的关联与所有主要结果相关，无论LVEF如何。相比之下，较低的CPO仅与LVEF <50%的患者的死亡率和MACE风险增加相关。

**图2. 主动脉脉动指数和心脏功率输出与临床结果的关联**
API（左图）和CPO（右图）与临床结果的关联。多变量调整后的HR是指第四四分位数。多变量模型调整了年龄、性别、体重指数、高血压、糖尿病、阻塞性睡眠呼吸暂停、既往心肌梗死和慢性肺部疾病。HF = 心力衰竭；其他缩写见图1。API和CPO的模型性能指标我们通过C统计量来量化模型对不良心血管结局的区分能力，这些指标是在基础临床协变量模型中加入API、CPO及其组合后得出的（表4）。临床模型预测全因死亡率、MACE和HFH的C统计量分别为0.690（95% CI：0.673-0.707）、0.628（95% CI：0.610-0.647）和0.659（95% CI：0.645-0.673）。将API加入基线模型显著提高了预测死亡率的C统计量（0.005；95% CI：0.001-0.009；P = 0.027）和MACE的C统计量（0.015；95% CI：0.005-0.025；P = 0.002）。而单独将CPO加入基线模型并未显著提高预测死亡率的C统计量（0.001；95% CI：?0.001至0.003；P = 0.17）或MACE的C统计量（0.006；95% CI：?0.0002至0.013；P = 0.060）。尽管单独加入API或CPO都能提高预测HFH的C统计量，但这种改善在统计学上并不显著（API：0.020；95% CI：?0.001至0.041；P = 0.061；CPO：0.007；95% CI：?0.004至0.002；P = 0.22）。当API和CPO同时加入临床模型时，预测所有3种不良临床结局的C统计量都有显著提高（死亡率：0.005；95% CI：0.001-0.009；P = 0.016；MACE：0.018；95% CI：0.007-0.028；P < 0.001；HFH：0.024；95% CI：0.002-0.045；P = 0.031）。这主要是由于API的加入（补充表4a和4b）。表4. API和CPO加入临床模型的模型区分能力（C统计量）临床结局C统计量（95% CI）C统计量变化（95% CI）P值死亡率基线模型0.690（0.673, 0.707）-- 基线 + API0.695（0.678, 0.712）0.005（0.001, 0.009）0.027基线 + CPO0.692（0.675, 0.708）0.001（?0.001, 0.003）0.17基线 + API和CPO0.695（0.678, 0.712）0.005（0.001, 0.009）0.016MACE基线模型0.628（0.610, 0.647）-- 基线 + API0.643（0.628, 0.659）0.015（0.005, 0.025）0.002基线 + CPO0.635（0.620, 0.650）0.006（?0.0002, 0.013）0.060基线 + API和CPO0.646（0.631, 0.661）0.018（0.007, 0.028）<0.001HF住院基线模型0.659（0.645, 0.673）-- 基线 + API0.679（0.658, 0.700）0.020（?0.001, 0.041）0.061基线 + CPO0.666（0.647, 0.686）0.007（?0.004, 0.019）0.22基线 + API和CPO0.683（0.662, 0.703）0.024（0.002, 0.045）0.031C统计量的变化是相对于包含年龄、性别、体重指数、高血压、糖尿病、阻塞性睡眠呼吸暂停、既往心肌梗死、既往心力衰竭和既往肺疾病的基线临床模型而言的。缩写见表1和3。讨论API和CPO都反映了心脏功能，并与心源性休克患者的不良结局相关。我们的研究在更广泛的心血管疾病患者群体中检查了这些综合血流动力学指标，这些患者接受了临床指征的RHC（心脏再同步化）治疗。我们的发现如下：1）心力衰竭病史、较低的LVEF（左心室射血分数）以及无高血压与较差的API和CPO相关；然而，这两个指标的其他临床相关因素有所不同，年龄较大、女性性别和较低的BMI与较差的CPO相关，而年龄较小、男性性别和较高的BMI与较差的API相关；2）无论是较低的API还是CPO都与较高的死亡风险、MACE（主要心血管事件）和HFH风险独立相关，在有无已知心力衰竭的患者中结果相似；3）与单独使用临床变量相比，API和CPO提高了对未来心血管不良事件的预测能力，其中大部分改善归因于API。总的来说，我们的发现表明这些综合血流动力学指标的实用性可能不仅限于心源性休克患者，还可以更广泛地用于心血管疾病患者的预后评估。在这两个综合指标中，CPO由于其与心源性休克患者住院死亡率的高度相关性而被更广泛使用，因此被纳入了许多心源性休克算法中。CPO与心脏的每搏输出量成正比，因此反映了心脏的总能量输出和机械工作。CPO的变化由平均动脉压和心输出量的变化介导，因此CPO同时包含了压力和流量的两个方面。到目前为止，CPO在急性损伤（如急性心肌梗死）引起的心源性休克状态中的预后能力最为显著，而在慢性损伤（如慢性心力衰竭）中则不那么明显，因为认为慢性心脏病患者可以通过心脏重塑在一定程度上维持其每搏输出量，因此即使心脏结构严重受损，CPO也可能“正常”。一些研究表明，非侵入性测量的CPO在射血分数降低的慢性心力衰竭患者中具有预后价值；然而，在射血分数保留的患者中的数据有限，其应用尚未得到广泛采用。我们的发现扩展了先前的文献，证明在广泛的心肺疾病患者群体中，低CPO与不良结局的风险增加密切相关。尽管CPO与心源性休克患者的住院死亡率高度相关，但它已被更广泛地使用。CPO与心脏的每搏输出量成正比，因此反映了心脏的总能量输出和机械工作。CPO在急性损伤引起的心源性休克状态中的预后能力最为显著，而在慢性损伤（如慢性心力衰竭）中则不那么明显，因为认为慢性心脏病患者可以通过心脏重塑在一定程度上维持其每搏输出量。一些研究表明，非侵入性测量的CPO在射血分数降低的慢性心力衰竭患者中具有预后价值；然而，在射血分数保留的患者中的数据有限，其应用尚未得到广泛采用。我们的发现扩展了先前的文献，证明在广泛的心肺疾病患者群体中，低CPO与不良结局的风险增加密切相关。有趣的是，尽管CPO在既往有心力衰竭的患者中能预测MACE和HFH，但我们没有发现死亡风险的增加，这与当前关于CPO在慢性心力衰竭状态下预后能力有限的文献一致。此外，在LVEF≥50%的亚组中，CPO与不良结局的关联减弱。虽然CPO反映了患者的机械工作，但API的变化是由全身血压和左心室充盈压力的变化介导的；因此，API反映了患者的负荷条件、心脏的固有效率和心室-动脉耦合。API可以被认为是肺动脉脉动指数的左心室对应指标，后者已被证明与右心室衰竭和休克患者以及更广泛的心血管疾病患者的不良结局相关。与CPO类似，我们发现低API与全因死亡率、MACE和HFH的风险增加相关。API方程的独特构造使其能够捕捉到CPO单独无法捕捉的临床特征。API直接整合了实时血流动力学和负荷条件，从而能够检测到可能被代偿性重塑掩盖的病理生理学下降。在ESCAPE试验的亚分析中，API与急性失代偿性心力衰竭患者6个月时无死亡、心脏移植或左心室辅助装置置入相关，而CPO则没有。在一个经过验证的临床模拟模型中，低API和CPO都能预测急性心肌梗死情况下的心源性休克患者的不良临床结局；然而，在慢性心力衰竭情况下，只有API与不良结局相关。另一项研究评估了血流动力学指标预测晚期治疗（如心脏移植、正性肌力支持、机械循环支持）或死亡的能力，API和CPO在30天时都与主要终点相关；然而API的曲线下面积更大。我们的研究扩展了这些发现，证明在广泛的心血管疾病患者群体中，低API与全因死亡率的风险增加相关，无论之前的心力衰竭状态如何，而CPO则没有。此外，我们发现将API加入临床变量与改善不良结局的区分指标相比，CPO的加入效果较差。在评估API和CPO的附加预后价值时，我们发现虽然每个指标单独都能改善对不良心血管结局的预测性能，但当两者结合使用时，区分能力最强。我们还发现，在组合模型中，API而不是CPO是这种改善区分功能的主要驱动因素。先前的研究也表明，尽管CPO、API和肺动脉脉动指数都能预测不良临床结局，但同时使用CPO和API与6个月时避免晚期治疗（包括心脏移植和左心室辅助装置置入）或死亡的相关性最强。我们的发现通过在一个更广泛的心血管疾病患者群体中证明API和CPO的互补预后价值，随访时间显著延长。需要进一步的研究来检验这些综合血流动力学指标在指导风险分层、临床决策和晚期治疗时机方面的临床适用性。此外，重复的血流动力学评估可能提供额外的临床见解，并有助于随时间重新评估风险。有趣的是，在检查CPO和API的临床相关因素时，我们发现既往心力衰竭和较低的LVEF与较差的CPO和API相关。相比之下，其他临床相关因素有所不同，包括年龄较大、女性性别和较低的BMI与较差的CPO相关，而年龄较小、男性性别和较高的BMI与较差的API相关。迄今为止，API和CPO与年龄、性别或BMI等人口统计因素之间的关系尚未得到充分描述。较高的BMI与肥胖患者（特别是在运动期间）和高输出心力衰竭患者中的心输出量增加相关，这可能部分解释了我们在低API患者中观察到较高BMI的现象，但无法解释其与CPO的不符。与CPO类似，低API也与不良超声心动图参数相关，强调了完整的心脏解剖结构对血流动力学效率的重要性。然而，API受到主动脉脉压的依赖性限制，可能会受到主动脉顺应性改变（如僵硬或钙化）的干扰，这可能解释了糖尿病（一个已知的心血管风险因素）与低API之间缺乏关联的原因。类似地，既往心肌梗死与低CPO相关，但与API无关，这可能部分解释了尽管存在全身血压和正常的左心室充盈压力，但心肌梗死后患者仍可能表现出降低的每搏输出量。对于API和CPO，由于缺乏标准化的参考范围，其值的解释仍然具有挑战性。先前的心源性休克研究确定CPO阈值<0.53 W与心源性休克患者的最高住院死亡率相关。我们最低CPO四分位数的中位数值为0.62 W，略高于这些数据，但总体上与其一致，并将其相关性扩展到更大、更多样化的心肺疾病人群。关于API，1.45的临界值与晚期心力衰竭患者需要晚期治疗相关。我们最低API四分位数的中位数值为1.94，表明对于更广泛的心血管疾病人群，更保守的临界值可能更适合预后评估。在这方面，需要进一步的研究来明确API和CPO的临床实用性的患者或疾病特定临界点。本研究有几个重要的局限性。由于队列设计的观察性质，无法确定测量暴露与结果之间的因果关系，可能存在残余混杂因素，包括有限的当代治疗方法和个体因素，如可及性、依从性和社会经济地位。我们研究的另一个局限性是缺乏关于RHC（心脏再同步化）指征的数据，以及依赖账单代码来确定临床结果，这可能导致潜在的错误分类。尽管我们的队列包括了多种心血管疾病患者，但排除了那些更可能发生心源性休克的患者，这些患者是这些血流动力学指标之前研究的主要对象，包括那些当天发生心肌梗死或心脏骤停的患者，或需要机械循环支持的患者。此外，我们的样本包括接受了临床指征的RHC的患者，这限制了我们研究结果的普遍性。总之，尽管API和CPO主要用于心源性休克患者的风险分层，但我们证明这两种血流动力学指标在广泛的心血管疾病患者中具有预后潜力。具体来说，API和CPO最低四分位数的患者全因死亡率、MACE和HFH的风险最高。总的来说，我们的发现扩展了现有研究，表明这两种指标可以用于更广泛的心血管疾病患者群体的风险分层。展望：在具有广泛心肺疾病患者的纵向观察性队列中，API和CPO与全因死亡率、MACE和HFH的风险增加相关。这些结果表明，API和CPO可能对除心源性休克患者之外的其他患者的预后也有更广泛的参考价值。未来研究应探讨API或CPO是否能够用于风险分层，从而为临床决策提供依据，包括是否需要转诊进行更高级的治疗。